夏至过后的青衣江湾，荷香与蝉鸣交织成盛夏的乐章。清晨六点，陈守义站在全球生态研学协作联盟的智能化验收中心，望着屏幕上滚动的 “跨洲项目中期评估图谱”—— 南极监测、亚马逊廊道、萨赫勒防治等 15 个跨洲项目的实时数据，正通过 AI 模型自动生成成效雷达图，其中 12 个项目以深绿色标注 “优秀”，仅 3 个项目因区域气候异常呈黄色 “待优化”。他手里攥着的 “跨洲项目中期验收方案”，详细规划了 “智能评估”“平台迭代”“标准制定” 三大板块，每一项都标志着江湾主导的全球生态研学从 “智能化协作” 向 “治理智能化标准输出” 的跨越。
“陈叔！AI 验收模型的首次评估结果出来了！”
小满抱着平板电脑快步跑来，屏幕上的 “跨洲项目智能评估系统” 正显示着分项得分：“南极极地监测项目的设备稳定性、预警准确率均达 95 分（满分 100），亚马逊廊道项目的物种迁徙率、社区参与度达 92 分，萨赫勒防治项目的植被覆盖率提升、农民增收达 88 分，三项核心项目均超额完成中期目标！”
陈守义接过平板，指尖划过 “AI 评估明细”—— 系统已自动提取各项目的核心数据（如南极冰盖监测精度、亚马逊廊道物种数量增长），与预设标准比对后生成优化建议：萨赫勒项目因夏季持续干旱，耐旱植物存活率略低，AI 建议补充 “滴灌 + 保水剂” 组合措施；南美某草原项目因虫害，牧草生长缓慢，AI 匹配非洲分中心的 “生物防虫技术” 供参考。“立刻将评估报告推送至各项目组，” 他指着屏幕上的优化建议模块，“另外，把全球协作平台 4.0 的数字孪生功能演示准备好，下午的智能化治理论坛要用，让各国代表直观感受数字技术对生态治理的赋能。”
两人走进联盟的智能化验收中心时，里面早已是一派忙碌景象 —— 老张带着技术团队在调试 “跨洲项目数字孪生系统”，屏幕上实时还原亚马逊雨林廊道的施工进度、物种活动轨迹；赵叔的基金团队在分析 “智能化资助调整模型”，根据项目中期成效动态优化资助比例；小林的标准团队在整理 “生态治理智能化标准草案”，收录 AI 评估、数字孪生等 12 项核心技术标准；王奶奶推着装满绿豆汤的保温车，正给验收专家、工作人员分发饮品，车身上 “Intelligent Ecological Governance” 的英文标识，让不同大洲的参与者都能感受到细致的关怀。
“守义、小满，联合国环境规划署的马丁先生刚到，他想提前查看 AI 验收模型的算法逻辑，” 老张擦了擦额角的汗珠，递过来一份算法说明文档，“还有萨赫勒地区的代表，带着耐旱植物补种方案，想请咱们的 AI 系统评估方案可行性，确保补种后存活率达标。”
“我带马丁先生去算法实验室，” 小满立刻接过接待任务，“陈叔您对接萨赫勒代表，把 AI 方案评估的流程、数据要求整理成手册，重点标注干旱地区的参数适配要点。”
陈守义走到 AI 评估区时，萨赫勒代表正对着平板上的补种方案发愁：“我们计划在干旱区域补种 50 万株沙棘，但担心夏季高温导致存活率不足 60%，想请 AI 系统帮忙优化种植时间和养护方案。”
“咱们先把区域气候数据（近 5 年夏季气温、降水频率）、沙棘品种参数（耐旱阈值、生长周期）输入 AI 评估系统，” 陈守义操作着系统界面，“系统会模拟不同种植时间（7 月中旬 / 8 月初）、不同养护措施（每周滴灌 1 次 + 保水剂 / 每 10 天滴灌 1 次 + 有机肥）的存活率，选出最优方案。”
半小时后，AI 系统输出评估结果：8 月初种植 + 每周滴灌 1 次 + 保水剂，沙棘存活率可达 82%，比原方案提升 22%。萨赫勒代表兴奋地记录：“有了 AI 的精准评估，咱们的补种方案再也不用‘凭经验’，这就是智能化治理的力量！”
第一环节：跨洲项目中期智能验收（分四组开展）
组 1：南极极地冰盖生态监测项目验收组（老张 + 30 名中外极地、AI 专家）
老张带着专家在联盟智能化验收中心及南极科考站，采用 “AI 自动评估 + 跨洲专家复核 + 现场抽检” 的三级验收机制，从 “监测精度”“预警效能”“保护成效” 三个维度验收：
1. AI 自动评估（核心指标 8 项）
设备稳定性：AI 系统提取 50 套耐低温设备的运行数据（2026 年 3-6 月），平均无故障运行时间达 1800 小时，设备故障率 2%，远超验收标准（故障率≤5%），该项得分 95 分。
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